技术成长·历史归档
基础算法(一):排序、查找与字符串
旧站算法笔记,记录排序、二分查找、双指针、滑动窗口与字符串相关练习。
迁移说明:本文来自旧 Hexo 站点,保留当时的学习记录与代码写法,可能不代表当前最佳实践。
一、排序和查找
排序
- 快排
- 归并排序
二分查找
- 整数
- 浮点数
快速排序———分治思想
- 确定分界点:
图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。 暴力做法
图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。 图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。 代码:
#include <iostream>
using namespace std;
const int N =1000010;
int q[N];
void quick_sort(int q[], int l, int r)
{
if (l >= r) return;
int x=q[l + r >> 1],i = l - 1, j = r + 1;
while (i < j){
do i ++ ; while (q[i] < x);
do j -- ; while (q[j] > x);
if (i < j) swap(q[i], q[j]);
}
quick_sort(q, l, j);
quick_sort(q, j + 1, r);
}
int main()
{
int n;
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i < n; i ++ ) scanf("%d", &q[i]);
quick_sort(q, 0 ,n - 1);
for (int i = 0; i < n; i ++ ) printf("%d ",q[i]);
return 0;
}
归并排序
图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。 图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。 时间复杂度讨论:
归并排序最后一步 合二为一 的时间复杂度是O(n)
快排的平均时间复杂度是nlogn
最坏n^2 不过也达不到
归并排序的时间复杂度是nlogn
归并:递归一共logn层
每一层都是O(n)
快排:期望划分是2/n 然后也会有logn层 同样就是nlogn了
代码
void merge_sort(int q[], int l, int r)
{
if (l >= r) return;
int mid = l + r >> 1;
merge_sort(q, l, mid);
merge_sort(q, mid + 1, r);
int k = 0, i = l, j = mid + 1;
while (i <= mid && j <= r)
if (q[i] <= q[j]) tmp[k ++ ] = q[i ++ ];
else tmp[k ++ ] = q[j ++ ];
while (i <= mid) tmp[k ++ ] = q[i ++ ];
while (j <= r) tmp[k ++ ] = q[j ++ ];
for (i = l, j = 0; i <= r; i ++, j ++ ) q[i] = tmp[j];
}
整数二分查找
整数查找会有边界问题,容易陷入死循环
有单调性一定可以二分,二分不一定需要单调性
二分的本质是边界点
本质:给定某个区间,在区间上定义了某种性质,使得整个区间一分为二,一半区间满足性质(绿色),另一半不满足性质(红色),那么二分可以寻找这种性质的边界,既可以寻找绿色边界,又可以寻找红色边界。
图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。 图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。
int bsearch_1(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = l + r >> 1; //除2 操作
if (check(mid)) r = mid; //check函数即为边界的选择
else l = mid + 1;
}
return l; //l r都可以,跳出while r = l
}
图像缺失:旧文章引用的是作者电脑本地文件,源文件未随仓库保存。
int bsearch_1(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = l + r >> 1; //除2 操作
if (check(mid)) r = mid; //check函数即为边界的选择
else l = mid + 1;
}
return l; //l r都可以,跳出while r = l
}